反思腦機接口技術：機器真的能控制我們的大腦嗎？
2023-04-01 23:08:59 3
猛烈的公牛在衝擊的途中鎖定了雙腿。它將雙蹄扎進地下，在與之搏鬥的人類參賽選手被刺傷之前停了下來。
這個人類參賽選手不是作業鬥牛士，而是一名西班牙神經科學家，叫做 José Manuel Rodriguez Delgado。1963年，他在一次危險的公共活動中展現了怎麼經過無線電操控大腦植入來阻止動物的暴力行為。
Delgado按下了手持無線電發射器上的一個開關，使植入公牛大腦中的電極通電。Delgado認為，遙控大腦植入能夠按捺動物的越軌行為，實現所謂的「精神文明社會」。
毫無疑問，這種經過大腦植入與無線電操控人腦的想像引起了群眾對腦機接口技能的驚駭，繼而使得這一研討範疇受到了限制。但現在，社會開始流行運用更先進的技能，比方雷射束、超聲波、電磁脈衝、輕度的溝通電和直流電影響等等。這些技能不只能夠獲取與操縱大腦的電活動，而且比Delgado刺入大腦的針狀電極要複雜得多。
特斯拉的創始人馬斯克與Facebook的CEO扎克伯克是這個研討範疇的引領者，他們在腦機接口技能的開發上投入了上百萬美元。在2019年11月的一次演講上，馬斯克曾表明，他想為人腦供給一個「超級智能層」（superintelligence layer），以維護人類免受人工智慧的傷害。
此外，據Wired報導，扎克伯格也曾表明過，他期望用過用戶能夠經過意念在網際網路上傳他們的思維和情感，而不必打字。但在這些討論中，事實和虛構很容易被含糊化。比方，這些技能實際上是怎麼作業的？它們的功用又是什麼？
在1964年，Delgado的技能就已經能夠在人腦中引發一系列令人驚奇的操控。他只需在癲癇患者的大腦中植入電極、給電極通電，就能夠輕鬆平息患者在癲癇發作時的腦風暴，或迅速按捺精神疾病。但一起，他又能夠指令一個人的四肢移動，操控動物的發情，或使人們陷入深深的自殺式絕望中。因而，咱們不難猜測人們會對此項技能感到緊張。
乃至是廣受尊敬的神經科學家也宣布了警報。2017年，《Nature》上刊登了一篇社論「Four ethical priorities for neurotechnologies and AI」，開篇就提到了電視劇《黑鏡》中描繪的場景：經過大腦操控技能，癱瘓的男人大腦被植入物體，使他能夠操控假肢。由於這個男人感到沮喪，他用鋼鐵般的爪子攻擊了助手，瞬間失掉操控。
這種科學怪人的場景很荒唐。放置在運動皮層中以激活假肢運動的電極是沒有情感的。而且，不管你在這些聳人聽聞的文章中讀到了什麼，神經科學家到目前為止還無法了解怎麼經過神經迴路中的神經衝動來編碼思維、情感和目的——在大腦攻擊中，生物學的妨礙遠遠大於技能挑戰。
目前的腦機接口設備是經過分析數據來運轉，與亞馬遜預測用戶下一步想要讀的書的方法幾乎是相同。核算機經過大腦植入物或可移動電極帽監控電活動流，學習辨認人類在進行目的肢體運動時溝通形式的改動。
例如，當人們移動肢體，或乃至是考慮移動肢體時，大腦皮層湧動的繼續的電活動振蕩（即腦電波）就會突然被按捺。這種現象反映了成千上萬個神經元之間的溝通突然產生了改動，就像一個服務員突然掉了一個玻璃杯、在餐廳引起的喧譁聲相同：您不知道每個門客之間的對話，但他們集體宣布的噓聲是一個明晰的信號。科學家能夠利用大腦皮層中的電力中止來觸發核算機，然後激活假肢中的電機，或使得人們在核算機屏幕上單擊虛擬滑鼠。
可是，即便有可能進入帶有微電極的單個神經元，神經科學家也無法像處理很多核算機代碼相同對神經元發電進行解碼。他們必須運用機器學習來辨認與行為反應相關的神經元電活動形式。這類腦機接口技能經過關聯性進行操作，就像咱們經過聆聽發動機的聲音來壓下汽車離合器的方法相同。
就像賽車手能夠精準地換檔相同，這種人機界面的相關方法十分有效。一些假肢設備使大腦的電活動與感覺運動功用相匹配，就能夠改動人們的生活，使癱瘓或有其他神經功用損失的人康復某些損失的功用和獨立性。
事實上，在腦機接口設備中，還有許多奇特的技能在作業，比方大腦，就能起到巨大的效果。經過長期的重複實驗，大腦在看到預期的反應時就會以某種方法得到獎賞。隨著時間的流逝，大腦逐漸學會了生成核算機能辨認的電信號。一切這一切都是產生在有認識的情況下，神經科學家並不知道大腦是怎麼做到的。所以，這與聳人聽聞的大腦操控其實相差甚遠。
可是，為了爭辯，咱們無妨想像咱們的確了解怎麼在神經元激發形式中編碼信息。然後，以真實的《黑鏡》方法，比方經過大腦植入來插入外來思維。在神經科學家Timothy Buschman（他正研討大腦記錄與影響）看來，咱們仍然需求克服許多困難。他在普林斯頓大學的實驗室中告知筆者：「我知道要瞄準哪個大腦區域，但我不知道要瞄準哪個神經元。即便我能夠針對每個人運用相同的神經元，該神經元在不同人的大腦中的效果也會有所不同。」
不管馬斯克給工業界帶來了多少開展腦機接口技能的動力，Buschman從數學的視點明確解釋了：生物學才是真實的瓶頸，而不是技能。即便咱們經過將一個神經元分為「開」或「關」來簡化神經編碼，在只有300個神經元的網絡中，咱們仍然有2的300次方種可能的狀況——比已知世界中的一切原子都多。Buschman說：「這些狀況的數目是無以計量的。」
用一分鐘思考一下：人類的大腦大約有850億個神經元。
那麼，扎克伯格的用戶上傳想法和情感的想像又應該怎麼評價呢？畢竟，從大腦中讀取信息好像比將信息下載到大腦更可行。
卡內基梅隆大學的教授Marcel Just和同事現在正在運用功用磁共振成像（fMRI）來揭示一個人的私家想法，期望了解大腦怎麼處理、存儲和回想信息。他們能夠知道一個人正在想什麼數字、處於哪種心情，或是否有自殺的念頭。這種大腦-機器的思維主義是經過要求人們在fMRI機器中不斷重複地具有特定的思維或認知經歷來作業的。由於認知和情感激活了大腦中的特定網絡集，因而機器學習能夠確定哪些大腦活動形式與特定的思維或情感相關。值得注意的是，不管這個人的母語是哪種言語，揭示私家思維的大腦活動形式都是共同的。
這項研討得出的一項令人驚奇的發現是：大腦不是以咱們想像的方法去存儲信息，像離散項被有邏輯地歸類到資料庫中相同。在大腦中，信息被編碼為集成的概念，包含了與一個item相關的一切感覺、情感、相關經歷與重要性。從邏輯上講，「義大利麵」和「蘋果」都是食品，但每個人都有不同的感覺，所激活的大腦區域也都不相同。這就解釋了Just能夠運用十分緩慢的fMRI方法，花幾分鐘獲取大腦圖畫，然後確定一個人正在讀什麼語句。大腦不會像谷歌翻譯軟體那樣逐字地解碼和存儲書面信息，而是會完整地編碼整個語句的意義。
這種技能的思維閱覽好像令人驚駭。Just說：「沒有什麼比思維更私密的了。」可是，這種憂慮實際上是沒有依據的。與用於操作假體的腦機接口技能相似，這種思維閱覽需求參與者的大力配合和盡力。Just的同事Vladimir Cherkassky解釋，人們能夠輕鬆地打敗腦機接口技能。「咱們需求參與者想一個蘋果想 6 次。所以，要打敗意念操控技能，他們要做的只是第一次想一個紅蘋果，第2次想一個綠蘋果，或是Macintosh核算機，那咱們就玩完了。」
評論家常常提到腦機接口技能I的品德問題，比方沒有隱私、身份、智能體和同意。他們憂慮技能會濫用，然後前進表現才能或損壞自由意志，還憂慮社會內部的個體差異會減少部分人獲得技能的時機。的確，與一切技能相同，圖謀不軌的人可能會用它來形成故意傷害。這些都是好的觀念，並隨著技能的前進更加值得考慮。但值得記住的是：咱們已經面對並接受了其他生物醫學前進所可能帶來的擔憂，例如DNA測序、麻醉和神經外科。
對我來說，未來腦機接口技能可能帶來的危害會被其長處所抵消。現在，用化學藥品或手術來醫治神經和心理疾病的方法所起到的效果仍十分有限。使用電力與大腦進行精確交互，以及經過監視大腦的電活動來診斷疾病，帶來了十分樂觀的遠景。當癱瘓男人Nathan Copeland用一隻由植入其運動皮層的電極操控的機械手臂握住歐巴馬總統的手時，他還經過假肢手指中的傳感器影響了感覺皮層中的電極，然後感受到握手的抓力。此外，腦機接口技能還能夠康復視力和聽力，生成合成語音，並協助醫治強迫症、癮症和帕金森氏症等疾病。
對咱們所不了解的事物感到驚駭是正常的。對於咱們大多數人來說，對意念操控的驚駭是籠統的，但癱瘓男人Copeland正面了讓科學家翻開他的頭骨、並在他的大腦中植入電極的實際。當我在2018年遇到他時，Copeland的大腦植入物已被移除，由於電極的運用壽命有限。他說：「回頭來看，如果被答應，我能夠讓他們在我的大腦中無數次植入電極。」
